Данная дисциплина посвящена теоретическому и практическому изучению графовых нейронных сетей (GNN) — мощного инструмента для машинного обучения на данных, представленных в виде графов. Курс охватывает путь от базовых концепций (представление графов, механизм Message Passing) до ключевых архитектур (GCN, GAT, Graph Transformers) и специализированных техник для работы с динамическими, гетерогенными графами и задачами самоконтролируемого обучения. Целью освоения является формирование у студентов системного понимания принципов построения GNN и приобретение практических навыков их реализации и применения для решения широкого круга индустриальных задач, включая рекомендательные системы, анализ текстов и обработку изображений.
Программа дисциплины
Аннотация